package com.hc.programming.array;

/**
 * 给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 target 。
 * 找出该数组中满足其总和大于等于 target 的长度最小的 子数组 [numsl, numsl+1, ..., numsr-1, numsr] ，并返回其长度。如果不存在符合条件的子数组，返回 0 。
 * <p>
 * 示例 1：
 * 输入：target = 7, nums = [2,3,1,2,4,3]
 * 输出：2
 * 解释：子数组 [4,3] 是该条件下的长度最小的子数组。
 * 示例 2：
 * 输入：target = 4, nums = [1,4,4]
 * 输出：1
 * 示例 3：
 * 输入：target = 11, nums = [1,1,1,1,1,1,1,1]
 * 输出：0
 * <p>
 * 提示：
 * 1 <= target <= 10^9
 * 1 <= nums.length <= 10^5
 * 1 <= nums[i] <= 10^5
 * <p>
 * 进阶：
 * 如果你已经实现 O(n) 时间复杂度的解法, 请尝试设计一个 O(n log(n)) 时间复杂度的解法。
 *
 * @author huangchao E-mail:fengquan8866@163.com
 * @version 创建时间：2024/10/23 16:31
 */
public class 长度最小的子数组 {
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println(minSubArrayLen(7, new int[]{2, 3, 1, 2, 4, 3}) + "==2");
        System.out.println(minSubArrayLen(4, new int[]{1, 4, 4}) + "==1");
        System.out.println(minSubArrayLen(11, new int[]{1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1}) + "==0");
    }

    public static int minSubArrayLen(int target, int[] nums) {
        int left = 0, right = 0, sum = 0, minLen = Integer.MAX_VALUE;
        while (right < nums.length) {
            sum += nums[right];
            while (sum >= target) {
                minLen = Math.min(minLen, right - left + 1);
                sum -= nums[left];
                left++;
            }
            right++;
        }
        return minLen == Integer.MAX_VALUE ? 0 : minLen;
    }
}
